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为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值？

今天来分享一道美团高频面试题，5 分钟搞懂“为什么 MySQL 不建议使用 NULL 作为列默认值？”。...对于这个问题，通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下,你就知道IS NULL会使用索引，所以上述说法有漏洞。...着急的人拉到最下边看结论 前言 NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,MySQL会默认的为我们添加上NULL约束。...例如: 对含有NULL值的列进行统计计算,eg. count(),max(),min(),结果并不符合我们的期望值. 干扰排序，分组,去重结果....(就像额外的标志位一样) 根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL。

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为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值？

译者：guangsu. blog.csdn.net/qq_30549099/article/details/107395521 通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下...NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,Mysql会默认的为我们添加上NULL约束....有些开发人员在创建数据表时,由于懒惰直接使用Mysql的默认推荐设置.(即允许字段使用NULL值).而这一陋习很容易在使用NULL的场景中得出不确定的查询结果以及引起数据库性能的下降....列中使用NULL值容易引发不受控制的事情发生,有时候还会严重托慢系统的性能....根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL.

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    python可视化之seaborn

    这个函数的使用方式稍微有点不一样，data和data2分别传入一维的矩阵，在这里我们获取anscombe数据集之后，分别传入它的x列和y列，shade指定是否对等高线进行填充。...用法是传入dataframe的一个列名，seaborn就会根据这一列里面每个值都分别画图 我们用Titanic数据集来看看，我们想知道不同社会等级(pclass)中船费(fare)的平均值是多少，这其中幸存的人和不幸的人又有多少...一般作用于x值为离散值的图表 color_order=['D','E','F','G','H','I','J'] sns.countplot(x='color',order=color_order,data...style传入的是dataframe的一个列名，则会根据这一列的每个值进行分组，然后每个组使用不同的样式绘图。...size传入dataframe的一个列名，根据这一列的每个值分组排序，每个值对应一个大小。 sizes指定size的范围，传入一个元组(a,b),分别代表最小的size和最大的size。

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    数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

    柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...# 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例1：显示单个分类变量的值统计数 """ sns.countplot(x="who", data=titanic...") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例2：显示多个分类变量的值统计数 """ sns.countplot(x="class", hue...as plt sns.set(style="darkgrid") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例4：使用不同调色板 """ sns.countplot...countplot()的统计效果，必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组时，使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot(x="class

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    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    n_boot：设定计算置信区间使用的bootstrap次数。 units：指定用于聚合的观测单位。 seed：设置随机数生成的种子。...n_boot：设定计算置信区间使用的bootstrap次数。 units：指定用于聚合的观测单位。 seed：设置随机数生成的种子。...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时...在seaborn中，使用countplot()函数很容易做到这一点: sns.catplot(data=titanic, x="deck", kind="count", palette="ch:.25...") 案例4-计数统计图countplot参数edgecolor Both barplot() and countplot() can be invoked with all of the options

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    70个精美图快速上手seaborn！

    Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。...数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。你可以使用这些数据集来快速生成演示图表，同时也可以将它们作为学习和实践的基础。...统计功能增强：Seaborn提供了许多额外的统计功能，使得数据探索更加方便。例如，你可以使用Seaborn轻松地绘制分布图、拟合回归线、绘制核密度图等。...多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。...显示文本 fmt=".1f", # 保留一位小数 linewidths=0.5, # 设置线宽 vmin=2, # 颜色棒的最大值和最小值

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    百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表，它更专注于展示统计数据里的信息，因此，我们换个角度，从数据本身的分布和数据列之间的关系来看可视化。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，会使用numpy.polyfit来绘制高阶回归...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...和barplot有些许不同，countplot不展示统计值的置信区间，countplot如果省略x而给y传参，得到的是条形图效果。

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    ​再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

    要将 Seaborn 中的散点图转换为气泡图，只需为"sizes"传递一个值，该值表示图表中气泡的最小和最大尺寸。对于 Altair，我们只需通过 (filled=True) 来生成气泡图。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...这是计数图的语法 Seaborn 我们使用 FacetGrid 命令根据变量"origin"在网格上显示多个图。...()"作为 y 传递以生成计数图。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。

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    数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

    seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...set_option方法可展示最多500个列； pd.set_option("display.max_columns",500) #让所有列都能加载出来 # tips['day'].values # tips...2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 分布图一般是针对连续性的特征属性，当特征属性是离散的时使用countplot()方法查看特征属性值的个数统计量...=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs) # 由于seaborn默认是图形竖着排列，不好观察，所以这里使用...) # countplot() 可以绘制两个离散值之间的统计关系图，能够直观观察问题 sns.countplot(x='sex', hue="time", data=tips, order=['Female

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    Seaborn-让绘图变得有趣

    计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数，并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。...但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...例如，该列具有尚未在任何地方描述ocean_proximity的值使用具有适当信息的数据集。由于这只是用于理解图的参考数据集，因此没什么大不了的。...seaborn计数地块 在上图中，可以看到该列的数据高度不对称。...median_income与标签最相关，值为0.69。 联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。

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    kaggle案例重复：学生在考试中的表现数据集简单探索

    pd sp = pd.read_csv("StudentsPerformance.csv") #读入数据 sp.head() #查看数据前5行 sp.isnull().sum() #查看数据是否包括缺失值...分即为‘挂科’，否则为通过；自己暂时还不知道该如何实现增加这一列。...如果以一个指标作为依据实现起来就比较简单；比如是平均成绩小于35即为挂科的话，可以用如下语句实现 import numpy as np np.where(sp['Percentage'] < 35, '...axis=1) #这条语句没有看明白 sp.head(10) 第二步：简单的数据可视化 父母的教育水平是否会影响孩子的成绩 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...不同的午餐学生成绩 plt.figure(figsize=(20,10)) sns.countplot(data=sp, x='lunch', hue='Grade') plt.savefig('5.png

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    我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

    具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。 异常值是落在此范围之外的任何数据点，并单独显示。 这里使用x轴表示种数，y轴表示萼片长度。...计数图 计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。 它本质上是一个柱状图，其中每个柱的高度代表特定类别的观测值的数量。 计算数据集中每个物种的样本总数。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。

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    爱数课实验 | 第八期-新加坡房价预测模型构建

    2.3 查看不同房型的房屋数量 下面使用Seaborn中的countplot()函数绘制柱状图，展示不同房型的房屋数量 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot(flat_data...2.4 房屋的区域分布柱状图 下面使用Seaborn中的countplot()函数绘制柱状图，展示房屋的区域分布 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot(flat_data...2.5 不同区域房屋类型分组柱状图 下面使用Seaborn中的countplot()函数绘制柱状图，展示不同区域的房屋类型 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot...2.8 房屋经纬度分布散点图 下面使用Seaborn中的scatterplot()函数绘制散点图，展示房屋经纬度分布的情况 plt.figure(figsize=(10,7)) #x轴为经度值，y轴为纬度值...2.9 房屋价格分布散点图 下面使用Seaborn中的scatterplot()函数绘制散点图，展示房屋价格的分布情况 #可视化价格 plt.figure(figsize=(10,7)) #x轴为经度值

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    Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

    Seaborn简介 定义 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。...if x<5 else('一般' if x<15 else '较难')) #增加难度字段 df = df[['菜谱','用料','用料数','难度','菜系','评分','用户']] #选择需要的列...#设置rug参数，可添加观测数值的边际毛毯 fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #为方便对比，创建一个1行2列的画布,figsize设置画布大小 sns.distplot...计数条形图:countplot #语法 ''' seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=...()会自动统计该字段下各类别的数目 sns.countplot(x='菜系',color="salmon",data=df,ax=axes[0]) #同样可以加入hue参数 sns.countplot(

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